带参数的pandas read_sql需要字符串或字节对象

，这是因为read_sql函数用于从数据库中读取数据，并将其转换为pandas DataFrame对象。在使用read_sql函数时，可以通过传递参数来指定SQL查询语句以及连接数据库所需的参数。

read_sql函数的参数包括：

• sql：要执行的SQL查询语句，可以是字符串或SQLAlchemy的Select语句对象。
• con：数据库连接对象或字符串，用于指定连接数据库所需的参数。可以是MySQL、PostgreSQL、Oracle等数据库的连接字符串，也可以是已经建立的数据库连接对象。
• params：可选参数，用于传递SQL查询中的参数。可以是字典、元组或列表形式，用于替换SQL查询语句中的占位符。
• index_col：可选参数，用于指定作为DataFrame索引的列名或列的位置。
• coerce_float：可选参数，用于将数值列强制转换为浮点型。
• parse_dates：可选参数，用于将指定列解析为日期时间类型。
• columns：可选参数，用于指定返回的DataFrame的列名。
• chunksize：可选参数，用于指定每次读取的数据块大小。

read_sql函数的优势是可以方便地从数据库中读取数据，并将其转换为pandas DataFrame对象，便于进行数据分析和处理。它可以灵活地处理各种类型的SQL查询，并支持参数化查询，提高了查询的安全性和性能。

read_sql函数的应用场景包括：

• 数据分析：通过读取数据库中的数据，进行数据清洗、转换和分析，生成可视化报表或进行机器学习模型训练。
• 数据导出：将数据库中的数据导出为pandas DataFrame对象，方便进行数据处理和导出为其他格式的文件。
• 数据迁移：将不同数据库之间的数据进行迁移和同步，方便在不同数据库之间进行数据交互和共享。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和使用方式应根据实际需求和情况进行决策。